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Enregistrement W3199023725 · doi:10.1186/s12879-021-06682-8

Impact of a hospital-wide computerised approach to optimise the quality of antimicrobial prescriptions in patients with severe obesity: a quasi-experimental study

2021· article· en· W3199023725 sur OpenAlexaff
Stéphanie Sirard, Vincent Nault, Marie‐France Langlois, Julie Perron, Louis Valiquette

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipMedical prescriptionAntimicrobialBody mass indexObesityInternal medicineRetrospective cohort studyEmergency medicineIntensive care medicineAntibioticsAntibiotic resistancePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rates of adherence to available recommendations for dose adjustments in patients with severe obesity are generally low. Hence, antimicrobials are often underdosed in these patients. Antimicrobial stewardship programmes can improve the use of antimicrobials in hospitalised patients. The aim of the study was to analyse the impact of an antimicrobial stewardship programme based on a computerised clinical decision support system for optimal dosing and antimicrobial use in inpatients with severe obesity. METHODS: ) were added in June 2014 (intervention 2). Data were collected from all hospitalised adults receiving antimicrobials which required dose adjustment for severe obesity and were stratified by body mass index. Segmented regression analysis of interrupted time series was used to evaluate the impact of the Antimicrobial Prescription Surveillance System on the proportion of inappropriate days of therapy according to posology and on antimicrobial consumption. RESULTS: Overall, 65 205 antimicrobial prescriptions (68% non-obese, 25% class I-II obesity, and 7% class III obesity) were analysed. In patients with class III obesity, the intervention was associated with a decrease in the proportion of inappropriate days of therapy (trend after the first intervention, -0.8% per 2-month period [95% CI -1.1 to -0.5], p < 0.001; intercept, 11.3% [95% CI 8.2 to 14.5], p < 0.001), which led to a reduction of 35% over an eight-year period (from pre-intervention level of 19.1%). Intervention 1 resulted in a downward trend in antimicrobial consumption, followed by an increasing trend after intervention 2. In these patients, the most frequent interventions made by pharmacists targeted posology (46%). CONCLUSIONS: Antimicrobial Prescription Surveillance System had a positive impact on dosing optimisation and antimicrobial consumption in patients with class III obesity. Improving antimicrobial prescriptions in these patients is important because suboptimal dosing could be associated with unfavourable outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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